层序格架下构造—沉积分异对页岩气储层特征的控制——以四川盆地西南部筇竹寺组为例

为明确层序格架下不同构造—沉积分异格局内筇竹寺组富有机质页岩展布特征和页岩气储层差异特征。基于T-R层序模型划分筇竹寺组层序并建立层序地层格架,在层序格架约束下,对筇竹寺组岩心、测井、地球化学及孔隙结构资料进行分析。研究表明,筇竹寺组可识别及划分出4个层序界面与3个三级层序,各层序厚度表现为从绵阳—长宁裂陷的裂陷中心向裂陷外缘逐渐减薄,其中SQ2-RST的厚度在JS1—JY2地区大幅减薄,SQ3厚度减薄范围扩展至Z4—JS1一线。明确了层序格架内不同构造—沉积分异格局下筇竹寺组页岩气储层特征：TOC含量表现为TST大于RST,裂陷中心大于过渡带大于裂陷外缘;矿物含量表现为SQ1和SQ2以长石和石英为主,而SQ3以黏土和石英为主,过渡带的石英和黄铁矿含量高于裂陷外缘;孔隙度表现为过渡带大于裂陷外缘,SQ1低于SQ3和SQ2,且SQ1有机质孔发育较差。绵阳—长宁裂陷的构造—沉积分异作用控制了筇竹寺组沉积时期的地形地貌和水体深度,导致不同层序和构造—沉积分异格局下沉积水体的氧化还原条件、古生产力水平、自生矿物形成环境以及底板封闭性存在差异,并进一步影响了有机质的富集、矿物组分含量和孔隙发育特...     

面向新世纪 开创新局面 全省地矿工作会议在济南召开──陈抗甫副省长出席并作重要讲话

１９９９年１月２６日,经省政府同意召开的全省地矿工作会议在省政府礼堂举行。来自１７个市、地政府的分管秘书长、地矿局长,６４个重点县（市、区）的分管领导、地矿局长和省直近４０个部门负责人参加了会议。山东省副省长陈抗甫出席会议并作了重要讲话,省政府副秘书...     

基于差分进化算法的磁梯度张量系统误差校正

针对磁梯度张量系统存在单传感器三轴非正交、三轴灵敏度不一致和零偏以及多传感器测量轴非对准误差等问题,本文提出了一种基于改进差分进化算法的误差校正方法.首先,详细描述上述误差并建立数学模型.然后,基于匀强磁场环境中磁梯度张量系统测得的总磁场为定值、同一方向测量轴输出一致、磁梯度张量分量与张量不变量等于零的特点,提出了基于改进差分进化算法的误差参数估计方法.不同于传统的磁梯度张量系统两步校正方法,该方法只需进行一步反演即可实现单传感器误差参数和多传感器非对准误差参数估计.仿真结果表明：与遗传算法和最小二乘拟合方法相比,本文方法具有较高的求解精度和搜索效率,且抗噪能力较强.实测数据校正结果表明,本文方法可以降低磁梯度张量系统误差引起的测量误差,测量精度得到明显改善.     

中肋骨条藻-裸甲藻-双毛纺锤水蚤营养传递的级联效应

中型浮游动物因摄食微型浮游动物,释放了微型浮游动物对浮游植物的摄食压力,这种营养级联效应会增加浮游植物丰度和降低中型浮游动物对浮游植物的摄食率,从而弱化浮游生物网营养传递过程中的下行控制作用。本研究在实验室模拟了食物链中肋骨条藻-裸甲藻-双毛纺锤水蚤的营养传递过程,发现在中肋骨条藻低生物量时,双毛纺锤水蚤偏好于选择摄食裸甲藻;高生物量时,双毛纺锤水蚤偏好选择摄食中肋骨条藻。营养传递过程中存在正的级联效应(0.018~0.12 d^-1),级联效应的大小与裸甲藻的摄食率和双毛纺锤水蚤对裸甲藻的摄食选择指数呈现显著的正相关关系。双毛纺锤水蚤对中肋骨条藻的直接摄食死亡率大于营养级联效应,从而导致中肋骨条藻生物量的降低。因此,营养级联效应对中型浮游动物摄食浮游植物的影响要弱于中型浮游动物的直接摄食作用。     

1961—2017年华北地区高温日数及高温热浪时空变化特征

利用华北地区85个气象站1961—2017年逐日最高气温资料,统计分析了华北地区高温日数及高温热浪（频次、持续时间、强度）的时空变化特征。结果表明：① 华北地区年高温日数整体呈增加趋势,自20世纪90年代中期之后年均高温日数明显增多;高温多出现在华北地区的南部和西部,华北地区大部分站点的高温日数呈增加趋势。② 就气候平均态而言,高温初日有略提前趋势,高温终日则明显推迟;空间上,绝大多数台站的高温终日呈推迟的趋势,其中京津冀中北部地区尤为明显。③ 累计高温热浪次数、轻度和中度热浪次数均整体增加,并在1990年左右明显由少变多,重度热浪次数增加趋势更为显著;1987年之后,平均每次高温热浪事件的高温有效积温明显增加,表明高温热浪的平均强度增大。④ 不同等级高温热浪总频次的空间分布特征相近,高频次区域均集中在内蒙古西部、山西西南部和河北南部;热浪累计频次的变化趋势在内蒙和山西以增多为主,在京津冀地区以减少为主。除山西南部和河北南部的个别站点以外,绝大多数站点的热浪平均持续天数和平均高温有效积温的变化呈增多增强趋势。总体来看,华北大部分区域自20世纪90年代以来,高温日数及热浪事件明显增强,同时存在明显的空间差异,研究结果将有助于进一步认识华北高温的区域性特征。     

能谱CT在局部心肌活性检测中的临床应用探讨

目的:通过研究评价能谱CT成像的功能参数的有效性,探讨结合心功能评估软件在心肌活性检测方面的临床应用价值,从而为评估心肌活性提供一种新颖可靠的影像学方法。方法:收集我院40例行心功能检查的缺血性心脏病患者,均在一次扫描中行宝石能谱CT高分辨率模式（HD模式）的回顾性心电门控冠脉CTA扫描和宝石能谱成像（GSI模式）。患者均在一周内行心脏MRI扫描。在GSI能谱图像上找出心肌灌注稀疏区。在高分辨率冠脉CTA图像上分析冠状动脉的狭窄程度。将采集的冠脉CTA图像从0%到95%期相,以5%为间隔重建成20个期相,输入AW 4.4工作站心功能分析软件包,自动计算得到左室心功能牛眼图。分别记录GSI能谱图像上心肌灌注稀疏区和灌注正常区,在心功能牛眼图上对应的各节段的平均室壁运动度和室壁增厚率,用独立样本t检验对结果做分析比较,并将评估结果和MRI评估结果做一致性比较。结果:能谱成像图像上找出27个心肌灌注稀疏区,对应心功能牛眼图共126个节段,能谱CT检测出的心肌灌注稀疏区均有区域供血冠脉50%以上狭窄。能谱CT图像上心肌灌注稀疏区与灌注正常区对应心功能牛眼图上的节段平均室壁运动度和室壁增厚率存在显著差异,分别是（3.51±1.54与7.57±1.94,P=0.00）和（26%±8.8%与62%±11.3%,P=0.00）。MRI灌注图像上找出的心肌灌注稀疏区域和灌注正常区域以及其在电影图像上对应的区域室壁运动度和室壁增厚率的结果与CT定量分析结果完全吻合。结论:能谱CT其冠脉CTA扫描结合能谱CT双能量延迟扫描一次扫描,不但可以通过分析冠状动脉血管形态和通过物质分离成像以及其他能谱定量分析参数判断心肌血供情况,提高缺血心肌的检测效率,还可以结合心功能分析软件评估心肌功能的情况,且与MRI电影成像和心肌灌注成像有较高的一致性。      

考虑土-结构相互作用时地铁高架车站结构横向地震反应分析

基于ABAQUS软件平台,建立了土-桩-高架车站结构非线性动力相互作用的整体有限元分析模型,考虑输入地震动的频谱特性,系统分析了地铁某上部高架车站结构的横向地震反应规律,给出了不同地震条件下车站结构地震横向变形、结构加速度反应和柱底动内力反应程度及其规律。结果表明：由于高架车站结构顶层质量集中较为严重,使得上层结构的动力反应明显大于下层结构,尤其是上层柱底的最大剪力和弯矩都大于下层柱底的对应值。同时,具有明显近场地震动脉冲特征的地震波更易增强结构的地震反应。分析结果能为类似轨道交通高架车站结构的地震反应分析和抗震设计提供有效的参考和指导。     

框架结构的输入地震动记录调幅方法试验研究

为了确定框架结构弹塑性时程分析时输入地震动记录的调幅方法,本文利用一个1/40比例的框架结构振动台试验研究了四种地震动记录调幅方法的适用性。利用四种地震动记录调幅方法对20条地震动记录调幅,通过振动台依次输入不同周期的框架结构中,通过分析结构顶层的层间位移角和最大加速度两个参数的变异系数,确定最适宜此种结构体系的地震动记录调幅方法。研究表明,当结构的基本周期可以准确确定时,利用S_a(T_1)调幅方法得到的地震动记录引起结构响应的离散程度最小;当结构的基本周期不确定时,利用MIV调幅方法得到的地震动记录引起结构响应的离散程度最小;当周期有30%的变化时,ASCE调幅方法引起结构的最大加速度的变异系数波动不大,相对比较稳定;无论何时PGA调幅方法得到的变异系数都是最大,表明此法得到的离散程度最大。建议在对框架结构进行时程分析时,对于确定性周期的结构采用S_a(T_1)调幅方法,对于不确定性周期的结构采用MIV调幅方法,ASCE和PGA调幅方法不宜采用。     

赣江发现溯河洄游型刀鲚(Coilia nasus)

基于鱼类江海洄游与否的电子探针耳石锶和钙微化学判别手段,对2020年5月采于赣江炉子窑江段的21尾刀鲚的生态表型进行了生活史重建的探索.研究发现,16尾为典型的溯河洄游型刀鲚,其占总刀鲚标本数量的比例达76%,远高于迄今鄱阳湖及其通湖水系所报道的相关比率.赣江中应该存在洄游型刀鲚的产卵场.这些首次确证了赣江中溯河洄游型刀鲚的存在,并体现出了在长江生态大保护及2019年2月1日业已开始的相关禁渔等国策下,赣江水域洄游型刀鲚资源量和栖息地有恢复向好的趋势.宜尽快开展赣江下游相关类群分布区和产卵场等及水利工程、河道挖沙等潜在威胁因素影响的全面调查,以便有效保护该水域的刀鲚资源及其关键栖息地.     

京津冀站点风温湿要素的机器学习订正方法

基于线性回归方法、梯度提升回归方法(GBRT方法)、XGBoost方法和堆叠集成学习方法(Stacking方法)4种机器学习方法,采用误差分析建模思路,针对北京城市气象研究院研发的睿图-睿思系统对2020年12月—2021年11月所有起报时次未来3～12 h的2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速以及10 m风向4种气象要素预报,开展京津冀复杂地形下的站点预报误差订正技术研究及试验应用。结果表明:基于预报误差分析构建的4种订正模型中,由于Stacking方法集成了前3种方法的优势,在4个季节的4种气象要素订正中均表现最佳,其他3种单一机器学习方法试验中,XGBoost方法表现最佳,其后依次为GBRT方法、线性回归方法,但均对预报准确率有明显的正向提升效果。总体上,基于机器学习方法构建的预报误差订正模型可有效降低系统原始预报误差,有助于进一步提升复杂地形下站点客观释用产品的预报准确性。